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@@ -182,14 +182,6 @@ El dataset incluye los siguientes campos:
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  - **headline**: Titular del artículo
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  - **body**: Texto del artículo, obtenido del HTML.
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-
186
- # Usos del dataset
187
- Este dataset ha sido recopilado para su uso en investigación científica. Concretamente, para su uso en la evaluación de modelos de lenguaje en Español.
188
- El uso comercial de este dataset está supedidado a las licencias de cada noticia y medio. Si quieres hacer un uso comercial del dataset tendrás que tener
189
- el permiso expreso de los medios de los cuales han sido obtenidas las noticias. Prohibimos expresamente el uso de estos datos para dos casos de uso que consideramos
190
- que pueden ser perjudiciales: El entrenamiento de modelos que generen titulares sensacionalistas o clickbait, y el entrenamiento de modelos que generen artículos o noticias de forma automática.
191
-
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-
193
  # Evaluación masiva de Modelos de Lenguaje
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  Como es habitual en las tareas de resumen, utilizamos la métrica de puntuación ROUGE para evaluar automáticamente los resúmenes producidos por los modelos.
@@ -197,7 +189,8 @@ Nuestra métrica principal es ROUGE-1, que considera las palabras enteras como u
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  Además de la puntuación ROUGE, también tenemos en cuenta la longitud media de los resúmenes.
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  Para nuestra tarea, pretendemos que los resúmenes sean concisos, un aspecto que la puntuación ROUGE no evalúa. Por lo tanto, al evaluar los modelos tenemos en cuenta tanto la puntuación ROUGE-1 como la longitud media de los resúmenes. Nuestro objetivo es encontrar un modelo que consiga la mayor puntuación ROUGE posible con la menor longitud de resumen posible, equilibrando calidad y brevedad.
199
 
200
- Hemos realizado una evaluación incluyendo los mejores modelos de lenguaje entrenados para seguir instrucciones actuales.
 
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  El código para reproducir los resultados se encuentra en el siguiente enlace: [https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA](https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA)
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  <p align="center">
@@ -205,6 +198,16 @@ El código para reproducir los resultados se encuentra en el siguiente enlace: [
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  </p>
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  # Dataset Description
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  - **Author:** [Iker García-Ferrero](https://ikergarcia1996.github.io/Iker-Garcia-Ferrero/)
 
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  - **headline**: Titular del artículo
183
  - **body**: Texto del artículo, obtenido del HTML.
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185
  # Evaluación masiva de Modelos de Lenguaje
186
 
187
  Como es habitual en las tareas de resumen, utilizamos la métrica de puntuación ROUGE para evaluar automáticamente los resúmenes producidos por los modelos.
 
189
  Además de la puntuación ROUGE, también tenemos en cuenta la longitud media de los resúmenes.
190
  Para nuestra tarea, pretendemos que los resúmenes sean concisos, un aspecto que la puntuación ROUGE no evalúa. Por lo tanto, al evaluar los modelos tenemos en cuenta tanto la puntuación ROUGE-1 como la longitud media de los resúmenes. Nuestro objetivo es encontrar un modelo que consiga la mayor puntuación ROUGE posible con la menor longitud de resumen posible, equilibrando calidad y brevedad.
191
 
192
+ Hemos realizado una evaluación incluyendo los mejores modelos de lenguaje entrenados para seguir instrucciones actuales. Hemos usado el prompt definido previamente. El prompt es convertido al template de chat específico de cada modelo.
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+
194
  El código para reproducir los resultados se encuentra en el siguiente enlace: [https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA](https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA)
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  <p align="center">
 
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  </p>
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+ # Usos del dataset
202
+ Este dataset ha sido recopilado para su uso en investigación científica. Concretamente, para su uso en la evaluación de modelos de lenguaje en Español.
203
+ El uso comercial de este dataset está supedidado a las licencias de cada noticia y medio. Si quieres hacer un uso comercial del dataset tendrás que tener
204
+ el permiso expreso de los medios de los cuales han sido obtenidas las noticias. Prohibimos expresamente el uso de estos datos para dos casos de uso que consideramos
205
+ que pueden ser perjudiciales: El entrenamiento de modelos que generen titulares sensacionalistas o clickbait, y el entrenamiento de modelos que generen artículos o noticias de forma automática.
206
+
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  # Dataset Description
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  - **Author:** [Iker García-Ferrero](https://ikergarcia1996.github.io/Iker-Garcia-Ferrero/)